Application of an Ultra-Low-Cost Passive Sampler for Light-Absorbing Carbon in Mongolia
Notice bibliographique
Résumé
Low-cost, long-term measures of air pollution concentrations are often needed for epidemiological studies and policy analyses of household air pollution. The Washington passive sampler (WPS), an ultra-low-cost method for measuring the long-term average levels of light-absorbing carbon (LAC) air pollution, uses digital images to measure the changes in the reflectance of a passively exposed paper filter. A prior publication on WPS reported high precision and reproducibility. Here, we deployed three methods to each of 10 households in Ulaanbaatar, Mongolia: one PurpleAir for PM2.5; two ultrasonic personal aerosol samplers (UPAS) with quartz filters for the thermal-optical analysis of elemental carbon (EC); and two WPS for LAC. We compared multiple rounds of 4-week-average measurements. The analyses calibrating the LAC to the elemental carbon measurement suggest that 1 µg of EC/m3 corresponds to 62 PI/month (R2 = 0.83). The EC-LAC calibration curve indicates an accuracy (root-mean-square error) of 3.1 µg of EC/m3, or ~21% of the average elemental carbon concentration. The RMSE values observed here for the WPS are comparable to the reported accuracy levels for other methods, including reference methods. Based on the precision and accuracy results shown here, as well as the increased simplicity of deployment, the WPS may merit further consideration for studying air quality in homes that use solid fuels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».